原文标题：The Physical Race for AI

中文摘要：德国康拉德·阿登纳基金会专家西蒙·恩格尔克斯（Simon Engelkes）和阿莱西亚·马卡伊（Alesia Makaj）在《人工智能的物理资源竞争》一文中表示，人工智能日益被视为提升生产力、推动创新和促进经济增长的重要动力。然而，软件背后隐藏着一个不那么显而易见的现实：人工智能依赖大量物理基础设施和自然资源。每一个模型的训练以及每一次人工智能生成的回应，都离不开电力、水资源、关键矿产以及相关基础设施的支撑。随着全球人工智能应用加速普及，获取这些资源正逐渐成为影响经济竞争力和技术发展水平的重要因素。

文章称，人工智能的快速发展正推动数据中心和计算能力以前所未有的速度扩张。人工智能相关基础设施的电力需求增长速度明显快于整体电力消费增长，给能源系统带来日益增大的压力。与此同时，人工智能基础设施也在与工业电气化、电动汽车、氢能生产以及更广泛的能源转型争夺电力和相关基础设施资源。对德国和欧洲而言，挑战不仅在于保障充足的电力供应，还在于确保电网及时扩建和基础设施可靠接入。漫长的审批程序和电网瓶颈可能延缓人工智能投资，并削弱数字产业竞争力。

文章指出，除能源外，水资源的可获得性正日益成为人工智能基础设施发展的重要因素。大型数据中心需要大量水资源用于冷却，半导体制造也进一步加剧了部分地区供水系统的压力。随着气候变化导致热浪和干旱更加频繁，未来人工智能设施选址需要在获取价格合理的电力与可靠的水资源之间取得平衡，这也将影响投资者和政策制定者对项目布局的考量。

文章表示，关键矿产构成人工智能发展的第三项重要资源条件。铜、硅、镓、稀土元素及电池相关矿产，是半导体、电力系统和备用储能设施的重要原材料。然而，许多关键矿产的加工和精炼环节集中于少数地区，可能带来供应链依赖和供应中断风险。人工智能基础设施与清洁能源技术、工业电气化等领域对相同资源的需求不断增长，也使关键原材料的稳定供应更加重要。

文章认为，全球人工智能发展的下一阶段，不仅取决于技术创新能力，还取决于高效获取和调动物理资源的能力。对德国和欧洲而言，增强数字产业竞争力需要更加重视资源保障，统筹考虑能源、水资源、基础设施及关键原材料供应。决策者应加快电网扩建，简化项目审批程序，并提高关键矿产供应链的韧性。未来，能够将技术创新与稳定可靠的资源供应相结合的经济体，将在人工智能发展中获得更大优势。（编译：江明明、秦川）